对于arr1，当arr1的坐标元素和大于1时，给出对应的元素，用np.where实现

好的，关于arr1的坐标元素和大于1的问题，我可以通过np.where来实现。具体的代码如下：

import numpy as np

arr1 = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])

indices = np.where(np.sum(arr1, axis=1) > 1)
result = arr1[indices]

print(result)

解释一下以上代码的实现过程：首先，我们使用np.sum来计算arr1每行的元素和，然后对其进行判断，找出哪些行的元素和大于1，这个判断可以使用np.where函数来实现。接下来，我们使用相同的indices数组依据这个判断来获取满足条件的行数，最后我们将结果存储在result数组中，并打印结果。

希望这个回答对你有所帮助。如果你还有其他问题需要问我，请随时提出。

相关问题

User np.argwhere()与np.where()

`np.argwhere()`和`np.where()`都是NumPy库中的函数，用于在数组中查找满足条件的元素的索引。

`np.where()`函数返回满足条件的元素的索引，而`np.argwhere()`函数返回满足条件的元素的坐标，即每个元素的索引值组成的元组。

以下是两个函数的使用示例：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])

# 使用np.where()函数查找数组中大于3的元素的索引
indices = np.where(arr > 3)
print(indices)  # 输出：(array([1, 1, 2, 2, 2]), array([1, 2, 0, 1, 2]))

# 使用np.argwhere()函数查找数组中大于3的元素的坐标
coordinates = np.argwhere(arr > 3)
print(coordinates)  # 输出：[[1 1][1 2][2 0][2 1][2 2]]

np.where()筛选二维数组

好的，关于你的问题，我可以给你一些帮助。np.where()函数可以用来根据某些条件筛选出一个二维数组中的元素。具体来说，np.where()函数会返回符合条件的元素的坐标，也就是一个二维数组的行列索引。下面是一个简单的例子：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 使用 np.where() 函数筛选出大于 5 的元素
indices = np.where(arr > 5)

# 输出符合条件的元素的坐标
print(indices)

输出结果为：

(array([1, 2, 2]), array([2, 0, 1]))

这个结果表示，符合条件的元素分别在第 1 行第 2 列、第 2 行第 0 列和第 2 行第 1 列。

希望这个例子能够帮助你理解如何使用 np.where() 函数筛选二维数组中的元素。